“?南加州大學的研究人員取得了重大突破，證明量子計算機在解決某些復雜問題時甚至可以勝過最快的超級計算機。”

量子退火最終顯示出擴展優勢，得益于錯誤抑制的量子處理，它比傳統超級計算機提供更快、接近最優的解決方案。

南加州大學的研究人員證明量子退火可以比傳統方法更快地解決復雜的優化問題，從而在量子計算領域取得了里程碑式的進展。

憑借先進的糾錯技術，他們使用 D-Wave 量子處理器擊敗了頂級經典算法。

量子優勢得到證明

南加州大學的研究人員取得了重大突破，證明量子計算機在解決某些復雜問題時甚至可以勝過最快的超級計算機。

這一飛躍被稱為“量子優勢”，它利用一種名為量子退火的專門技術進行了演示。我們可以將其視為一種更智能的方法，用于尋找傳統計算機難以解決的棘手難題的優秀（不一定完美）解決方案。該研究成果最近發表在《物理評論快報》上。

“量子退火的工作原理是在量子系統中找到低能狀態，這些狀態對應于所要解決問題的最優或接近最優的解決方案，”該研究的通訊作者、南加州大學維特比工程學院和南加州大學多恩西夫文理學院電氣和計算機工程、化學、物理和天文學教授丹尼爾·利達 (Daniel Lidar) 說。

轉向近似優化

多年來，科學家們一直試圖證明量子計算機能夠擴展，并在問題規模越來越大時持續超越經典系統。這項研究采用了一種全新的方法，將重點從尋找完美的解決方案轉移到近乎完美的答案，而這些答案在現實世界中往往已經足夠好了。

這種“近似優化”在金融、物流和機器學習等領域尤其有用，在這些領域，快速接近最佳解決方案比花費大量時間追求完美更有價值。

通過使用量子退火，研究人員能夠比最佳經典算法更快地找到高質量的答案——這標志著向現實世界量子計算邁出了重要一步。

量子退火是一種特殊的量子計算，它可以利用量子物理原理為復雜的優化問題找到高質量的解。這項研究并不要求精確的最優解，而是專注于尋找與最優值相差一定百分比（≥1%）的解。

退火量子計算機。圖片來源：D-Wave Quantum Inc.

近似答案的實際應用

許多現實世界的問題并不需要精確的解，這使得這種方法具有實際意義。例如，在決定將哪些股票放入共同基金時，通常只要跑贏領先的市場指數就足夠了，而不是跑贏所有其他股票投資組合。

為了證明算法量子縮放優勢，研究人員使用了 D-Wave Advantage 量子退火處理器，這是南加州大學信息科學研究所安裝的一種專用量子計算設備。與所有現有量子計算機一樣，噪聲在破壞量子退火中的量子優勢方面起著重要作用。

為了解決這個問題，團隊在 D-Wave 處理器上實施了一種名為量子退火校正 (QAC) 的技術，創建了超過 1300 個錯誤抑制邏輯量子比特。這種錯誤抑制是其優于等能簇移動并行回火 (PT-ICM) 算法的關鍵，而后者是目前針對同類問題最有效的經典算法。

使用自旋玻璃問題進行基準測試

該研究利用多種研究方法展示了量子優勢，并重點研究了一類具有高精度相互作用的二維自旋玻璃問題。“自旋玻璃問題是一類復雜的優化挑戰，源于無序磁系統的統計物理模型，”Lidar 說道。研究人員并未尋求精確解，而是以“時間到ε”性能為基準，衡量每種方法在最佳答案的指定百分比范圍內找到解的速度。

邁向未來的量子優化

研究人員旨在將他們的研究成果擴展到更密集、更高維度的問題，并探索其在現實世界優化中的應用。Lidar 表示，量子硬件和誤差抑制的進一步改進可以放大觀察到的優勢。“這為量子算法在優化任務中開辟了新的途徑，在這些任務中，近似最優解就足夠了。”

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